Väčšina veľkých priemyselných podnikov dnes vytvára analytické tímy, ktorých cieľom je aplikovať moderné metódy umelej inteligencie na zvýšenie efektivity svojej výroby. Prax ale ukázala, že zavádzanie podobných metód do výrobných firiem prináša často úplne iné výzvy ako je to v prípade ich využívania napríklad vo finančných spoločnostiach. Okrem nevyhnutných investícií do infraštruktúry a softvérového vybavenie, je totiž často potrebné pozmeniť aj „filozofiu“ spoločnosti. Napriek náročnosti tohto procesu, veľa výrobných firiem už dnes úspešne využíva umelú inteligenciu na efektívnejšie riadenie a sú tak lepšie pripravené na takzvanú štvrtú priemyselnú revolúciu. V príspevku si ukážeme príklady práve takýchto spoločností a pozrieme sa na spoločné faktory ktoré pomohli úspešnej implementácii AI do reálnej výroby.
Videozáznam
Videozáznam
Prihláste sa na Jesenná ITAPA 2024
Ivan Kasanický
Ivan Kasanický získal doktorát z pravdepodobnosti a matematickej štatistiky na Karlovej Univerzite v Prahe. Počas svojej kariéry pôsobil v Akadémii Vied ČR, kde sa venoval modelovaniu dopravy, modelovaniu energetickej spotreby domácností, či modelovaniu výroby elektrickej energie z obnoviteľných zdrojov. Taktiež sa spolupodieľal na organizácií konferencie Modelling Smart Grids, ktorá sa každoročne koná v Prahe. Neskôr sa, v role vedúceho Data Science tímu startup spoločnosti, venoval vývoju pokročilých modelov potrebných pre modernú mestskú mobilitu, ako napríklad model obsadenosti parkovacích miest, alebo odhad doby počas ktorej bude zdieľaný automobil zaparkovaný na ulici. Aktuálne pôsobí ako Data Scientist v spoločnosti SAS, kde hľadá…
Zobraziť viac informácií o spíkrovi